2.3 partiton中segment文件存储结构读者从2.2节了解到Kafka文件系统partition存储方式，本节深入分析partion中segment file组成和物理结构。
- segment file组成：由2大部分组成，分别为index file和data file，此2个文件一一对应，成对出现，后缀".index"和“.log”分别表示为segment索引文件、数据文件.
- segment文件命名规则：partion全局的第一个segment从0开始，后续每个segment文件名为上一个segment文件最后一条消息的offset值。数值最大为64位long大小，19位数字字符长度，没有数字用0填充。
下面文件列表是笔者在Kafka broker上做的一个实验，创建一个topicXXX包含1 partition，设置每个segment大小为500MB,并启动producer向Kafka broker写入大量数据,如下图2所示segment文件列表形象说明了上述2个规则：
图2以上述图2中一对segment file文件为例，说明segment中index<—->data file对应关系物理结构如下：
图3上述图3中索引文件存储大量元数据，数据文件存储大量消息，索引文件中元数据指向对应数据文件中message的物理偏移地址。
其中以索引文件中元数据3,497为例，依次在数据文件中表示第3个message(在全局partiton表示第368772个message)、以及该消息的物理偏移地址为497。
从上述图3了解到segment data file由许多message组成，下面详细说明message物理结构如下：
图4参数说明：关键字解释说明8 byte offset在parition(分区)内的每条消息都有一个有序的id号，这个id号被称为偏移(offset),它可以唯一确定每条消息在parition(分区)内的位置。即offset表示partiion的第多少message4 byte message sizemessage大小4 byte CRC32用crc32校验message1 byte “magic"表示本次发布Kafka服务程序协议版本号1 byte “attributes"表示为独立版本、或标识压缩类型、或编码类型。4 byte key length表示key的长度,当key为-1时，K byte key字段不填K byte key可选value bytes payload表示实际消息数据。2.4 在partition中如何通过offset查找message例如读取offset=368776的message，需要通过下面2个步骤查找。
- 第一步查找segment file
上述图2为例，其中00000000000000000000.index表示最开始的文件，起始偏移量(offset)为0.第二个文件00000000000000368769.index的消息量起始偏移量为368770 = 368769 + 1.同样，第三个文件00000000000000737337.index的起始偏移量为737338=737337 + 1，其他后续文件依次类推，以起始偏移量命名并排序这些文件，只要根据offset **二分查找**文件列表，就可以快速定位到具体文件。
当offset=368776时定位到00000000000000368769.index|log
- 第二步通过segment file查找message
通过第一步定位到segment file，当offset=368776时，依次定位到00000000000000368769.index的元数据物理位置和00000000000000368769.log的物理偏移地址，然后再通过00000000000000368769.log顺序查找直到offset=368776为止。
从上述图3可知这样做的优点，segment index file采取稀疏索引存储方式，它减少索引文件大小，通过mmap可以直接内存操作，稀疏索引为数据文件的每个对应message设置一个元数据指针,它比稠密索引节省了更多的存储空间，但查找起来需要消耗更多的时间。
3 Kafka文件存储机制–实际运行效果实验环境：
图5 从上述图5可以看出，Kafka运行时很少有大量读磁盘的操作，主要是定期批量写磁盘操作，因此操作磁盘很高效。这跟Kafka文件存储中读写message的设计是息息相关的。Kafka中读写message有如下特点:
写message
- 消息从java堆转入page cache(即物理内存)。
- 由异步线程刷盘,消息从page cache刷入磁盘。
读message
- 消息直接从page cache转入socket发送出去。
- 当从page cache没有找到相应数据时，此时会产生磁盘IO,从磁
盘Load消息到page cache,然后直接从socket发出去
4.总结Kafka高效文件存储设计特点
- Kafka把topic中一个parition大文件分成多个小文件段，通过多个小文件段，就容易定期清除或删除已经消费完文件，减少磁盘占用。
- 通过索引信息可以快速定位message和确定response的最大大小。
- 通过index元数据全部映射到memory，可以避免segment file的IO磁盘操作。
- 通过索引文件稀疏存储，可以大幅降低index文件元数据占用空间大小。
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